In sintesi
- Il 40% delle aziende B2B SaaS prevede una contrazione dei ricavi entro il 2025 a causa della pressione dell’AI generativa
- Non tutti i verticali SaaS sono ugualmente vulnerabili: alcuni hanno difese strutturali che li rendono resistenti
- Gli agenti AI stanno ridefinendo il concetto stesso di software: da strumento a collaboratore autonomo
- Le aziende che sopravviveranno sono quelle che integreranno l’AI come acceleratore, non come sostituto del loro core business
La frase ‘AI is killing SaaS’ ha smesso di essere una provocazione da conferenza tech per diventare una preoccupazione concreta nei board delle aziende software. Non è più questione di se, ma di quando e come l’intelligenza artificiale ridisegnerà completamente il panorama del software aziendale.
Il punto non è che tutto il SaaS morirà domani mattina. È che il modello tradizionale basato su licenze per utente sta perdendo senso in un mondo dove un agente AI può fare il lavoro di dieci persone. E questo cambiamento sta avvenendo più velocemente di quanto molti CEO siano disposti ad ammettere.
Il B2B SaaS tradizionale sotto pressione: numeri che non mentono
Secondo i dati di Bessemer Venture Partners di ottobre 2024, la crescita mediana delle aziende SaaS è scesa dal 30% del 2022 al 12% attuale. Ma il dato più preoccupante è un altro: il 67% delle aziende SaaS sta rivedendo al ribasso le previsioni per il 2025.
La pressione non viene solo dalla saturazione del mercato. Viene dal fatto che ‘AI is killing SaaS’ nel suo modello economico fondamentale. Quando un’azienda può sostituire 5 licenze Salesforce con un agente AI che costa un decimo, la matematica diventa brutale.
Le aziende B2B SaaS che fatturavano sulla complessità stanno scoprendo che l’AI rende tutto più semplice. Quelle che vendevano efficienza si trovano a competere con modelli che promettono automazione totale. È una tempesta perfetta che sta colpendo soprattutto chi non ha visto arrivare il cambiamento.
Agenti AI: da assistenti a sostituti del software tradizionale
Gli agenti AI non sono più semplici chatbot glorificati. Anthropic, OpenAI e Google stanno rilasciando sistemi che possono navigare interfacce, compilare report, analizzare dati e prendere decisioni operative. Non assistono l’utente: lo sostituiscono.
Un esempio concreto: un’azienda manifatturiera di Brescia ha sostituito tre diversi software di gestione ordini con un singolo agente AI custom. Costo mensile precedente: 4.500 euro. Costo attuale: 800 euro più il training iniziale. Tempo di implementazione: 3 settimane contro i 6 mesi previsti per l’integrazione dei sistemi tradizionali.
Il paradosso è che molte aziende B2B SaaS stanno ancora vendendo ‘AI features’ come add-on premium, mentre i loro clienti iniziano a chiedersi perché pagare per un software quando l’AI può crearselo da sola.
Quali categorie di B2B SaaS sono più vulnerabili (e quali no)
Non tutto il panorama SaaS è ugualmente esposto. Alcune categorie hanno difese strutturali che le rendono resistenti all’erosione dell’AI:
Altamente vulnerabili
- Software di produttività generica: tutto ciò che riguarda creazione documenti, presentazioni, fogli di calcolo base
- CRM semplici: sistemi che si limitano a tracciare contatti e pipeline senza integrazioni profonde
- Tool di project management: quando la complessità è nella UI, non nel processo
- Software di reporting: dashboard e analytics che aggregano dati senza logiche proprietarie
Relativamente protetti
- ERP con integrazioni profonde: sistemi che sono il sistema nervoso dell’azienda
- Software di compliance specializzato: dove la responsabilità legale richiede certificazioni specifiche
- Piattaforme con network effect: dove il valore sta nella community, non nel software
- Vertical SaaS ultra-specializzati: soluzioni per nicchie dove il dominio knowledge è critico
La discriminante non è la complessità tecnica, ma la profondità dell’integrazione nel tessuto operativo dell’azienda. Più un software è embedded nei processi critici, più è difficile che venga sostituito da agenti AI generalisti.
La trasformazione del modello SaaS: da licenze a outcome
Le aziende che sopravviveranno alla transizione sono quelle che stanno già ripensando il loro modello di business. Non più ‘paga per utente’, ma ‘paga per risultato’. Non più software, ma soluzioni complete.
Prendiamo il caso di Klarna, che ha dichiarato di aver ridotto del 70% il customer service grazie all’AI. Non hanno comprato un software: hanno implementato un sistema che risolve problemi. Questo è il futuro del B2B SaaS: vendere outcome, non strumenti.
Il modello SaaS tradizionale basato su subscription mensili per postazione sta diventando anacronistico. I CFO iniziano a fare domande scomode: perché pagare 50 licenze quando 5 agenti AI possono fare lo stesso lavoro meglio e più velocemente?
I nuovi modelli emergenti
- Usage-based pricing: paghi per quello che consumi, non per quanti siete
- Outcome-based pricing: paghi per i risultati ottenuti, non per l’accesso al tool
- Hybrid AI-human: sistemi che potenziano i team invece di sostituirli
- Platform-as-a-Service: infrastrutture su cui costruire soluzioni custom con AI
Come reagire se sei un’azienda che usa B2B SaaS
La tentazione è aspettare che la polvere si depositi. Ma chi aspetta rischia di trovarsi con contratti pluriennali per software che diventeranno obsoleti prima della scadenza.
La strategia vincente è iniziare a sperimentare ora, mentre i vendor tradizionali sono ancora in fase di transizione. Identificare i processi più ripetitivi e testarci sopra soluzioni AI. Non per sostituire tutto domani, ma per capire dove il valore del software tradizionale è reale e dove è solo inerzia.
Una PMI del settore logistico di Verona ha risparmiato 120.000 euro l’anno semplicemente mettendo in discussione ogni rinnovo software con la domanda: ‘Un agente AI potrebbe farlo?’ Nel 40% dei casi, la risposta è stata sì.
I criteri di valutazione da applicare subito
- Il software ha integrazioni critiche non replicabili?
- Gestisce compliance o certificazioni specifiche?
- Il costo di switching supera il risparmio potenziale?
- Esistono già alternative AI mature per quella funzione?
La verità scomoda è che molte aziende stanno pagando per complessità artificiale. Software che richiedono training costosi, consulenti per l’implementazione, personalizzazioni infinite. L’AI sta dimostrando che molto di questo è teatro, non valore.
Conclusione: prepararsi alla nuova normalità
Il fatto che ‘AI is killing SaaS’ non significa che domani non avremo più software. Significa che il software del futuro sarà radicalmente diverso: più intelligente, più integrato, meno dipendente dal numero di utilizzatori.
Per le aziende utilizzatrici, è il momento di ripensare lo stack tecnologico. Per quelle che vendono SaaS, è l’ultima chiamata per evolversi o scomparire. Il mercato non aspetta i ritardatari.
La crisi SaaS che stiamo vedendo è solo l’inizio di una trasformazione più profonda. Chi la cavalca ora avrà un vantaggio competitivo significativo. Chi la subisce rischia di pagare software obsoleto per anni.
FAQ
Quanto tempo ho prima che l’AI sostituisca completamente i miei software aziendali?
La transizione completa richiederà 3-5 anni per la maggior parte delle aziende. Software critici come ERP rimarranno più a lungo, mentre tool di produttività e CRM semplici sono già sostituibili oggi.
Gli agenti AI sono davvero affidabili quanto il software tradizionale?
Per task ripetitivi e ben definiti, gli agenti AI moderni hanno tassi di errore inferiori agli umani. Per processi complessi con molte eccezioni, il software tradizionale rimane più prevedibile.
Quanto costa implementare agenti AI rispetto al B2B SaaS tradizionale?
Il costo iniziale può essere simile o superiore (setup e training), ma i costi operativi sono tipicamente 60-80% inferiori dopo i primi 6 mesi.
Quali competenze servono in azienda per gestire agenti AI?
Non servono programmatori. Servono persone che capiscano i processi aziendali e sappiano definire obiettivi chiari. Il prompt engineering sta diventando una competenza chiave.
I miei dati sono al sicuro con gli agenti AI?
Dipende dal deployment. Soluzioni on-premise o private cloud offrono lo stesso livello di sicurezza del SaaS tradizionale. Evitare soluzioni consumer per dati sensibili.
Posso integrare agenti AI con i miei sistemi esistenti?
Sì, la maggior parte degli agenti AI moderni può interfacciarsi via API con sistemi legacy. L’integrazione è spesso più semplice che tra due software tradizionali.
Come convinco il management a sperimentare con l’AI invece del SaaS tradizionale?
Parti con un pilot limitato e misurabile. Scegli un processo non critico ma costoso. Documenta risparmi e miglioramenti. I numeri parlano più delle promesse.
Quali sono i rischi legali nell’usare AI invece di software certificato?
Per processi regolamentati (finanza, sanità, aerospace) verificare sempre la compliance. Per tutto il resto, i rischi sono comparabili al software tradizionale se si documentano adeguatamente i processi.